Un guide complet sur RAG en IA
La génération augmentée par la récupération (RAG) est une technique innovante qui combine l’accès à des sources d’information externes avec des modèles de langage à grande échelle pour améliorer la précision des réponses générées. En abordant les limitations des modèles traditionnels, RAG offre des solutions adaptées aux besoins d’actualisation et de contextualisation des données. Cet article explore les applications, l’architecture et les avantages de RAG dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Points clés
- RAG est devenu l’une des techniques les plus utilisées dans le domaine des modèles de langage à grande échelle en 2023.
- La technique RAG permet d’accéder à des sources d’information externes, augmentant ainsi la mémoire des modèles de langage.
- Les limitations des modèles de langage à grande échelle incluent une date limite de connaissance et des hallucinations dans les réponses.
- RAG est utilisé dans des applications commerciales telles que les systèmes de questions-réponses et la génération de contenu personnalisée.
- IBM a utilisé la technologie RAG pour fournir des commentaires en temps réel lors de l’US Open 2023.
À retenir
Si vous voulez que vos modèles de langage soient moins susceptibles de “mentir avec confiance” et plus capables de fournir des réponses précises, il serait peut-être temps d’explorer RAG. Après tout, qui voudrait d’un assistant virtuel qui répond à vos questions avec des informations périmées ? À moins que vous ne soyez nostalgique des années 90, bien sûr !
Sources
Quiz sur le document: 10 questions
